IA vs. ML: diferencias y aplicaciones en las empresas

La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) se han integrado en el día a día de la sociedad en ejemplos como los asistentes virtuales en teléfonos móviles o a través de recomendaciones de contenido en plataformas de streaming. Ambas tecnologías están transformando la manera en que interactuamos con el mundo digital, además de revolucionar sectores como la logística, la salud o el marketing.

¿Son lo mismo la IA y el ML?

La inteligencia artificial y el machine learning son dos conceptos que suelen confundirse, sobre todo en el contexto de la transformación digital de las empresas, si bien difieren en cuanto a alcance y aplicaciones.

• Inteligencia artificial. La multinacional IBM define la IA como la “tecnología que permite a ordenadores y máquinas simular la inteligencia humana y su capacidad para resolver problemas”. Se trata de un campo de la informática que se enfoca en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones o la comprensión del lenguaje natural. Gracias a la IA, los equipos informáticos simulan el razonamiento de las personas a la hora de aprender nuevas informaciones y tomar decisiones.
• Machine learning. Es una disciplina de la IA que se fundamenta en el uso de algoritmos para que las máquinas puedan aprender y mejorar de forma autónoma a partir de grandes conjuntos de datos, identificando patrones con el fin de resolver problemas. “Es una disciplina meramente analítica que se basa en aplicar modelos matemáticos a los datos para extraer conocimientos y hallar patrones que los humanos difícilmente podrían encontrar”, afirma la consultora norteamericana Gartner.

¿Qué diferencias clave hay entre IA y ML?

La IA y el ML son dos conceptos interconectados: el aprendizaje automático es una disciplina dentro de la inteligencia artificial.

La IA replica el pensamiento humano para ejecutar acciones como analizar, razonar y aprender. El ML, en cambio, emplea algoritmos entrenados con datos para generar modelos capaces de efectuar tareas complejas.

La relación entre la IA y el ML puede resumirse así: la IA tiene por objetivo crear máquinas inteligentes que realicen tareas como los humanos, sirviéndose de técnicas de ML para lograrlo.

¿Cuáles son las similitudes entre IA y ML?

Los términos IA y ML suelen usarse indistintamente. Y es que, aunque son conceptos diferentes, comparten ciertos aspectos:

• Misión. Tanto la IA como el ML tienen como propósito crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
• Datos. Ambos se basan en el uso extensivo de información para funcionar y optimizar su rendimiento.
• Automatización. Es un componente clave tanto en la IA como en el ML, que hace posible que las máquinas realicen tareas con menos intervención humana.
• Aplicaciones. La IA y el ML tienen aplicaciones en una amplia variedad de disciplinas y sectores, incluyendo la medicina, las finanzas o el transporte.

¿Cómo está conectada la IA con el ML?

La relación entre IA y ML es bidireccional:

• Subcampo de la IA. Las técnicas de machine learning se engloban dentro del paraguas de la IA; ahora bien, no todas las técnicas de IA son ML.
• Fundamento teórico. La ML impulsa el progreso de la IA. Los avances en deep learning, una subcategoría del aprendizaje automático, han derivado en hitos significativos en el campo de la IA como el reconocimiento de voz o la visión artificial.
• Simbiosis. Muchos sistemas de IA modernos se basan en el ML para mejorar su rendimiento. Por ejemplo, un sistema de IA para el reconocimiento de voz puede emplear modelos de ML para aprender y adaptarse a diferentes acentos y dialectos.

¿Cómo pueden utilizar las organizaciones la IA y el ML?

Las empresas pueden aprovechar la IA y el ML para mejorar las operativas y obtener una ventaja competitiva:

• Automatización de tareas. Se libera a los empleados encargados de procesos repetitivos para que se centren en trabajos más estratégicos. Pueden usarse chatbots que respondan a las preguntas más comunes de los clientes.
• Toma de decisiones. La IA y el ML analizan grandes cantidades de datos y generan información que asiste en la toma de decisiones. Por ejemplo, una empresa de logística puede utilizar el ML para analizar los datos de sus envíos e identificar patrones que optimicen las rutas de entrega.
• Personalización. Se emplean para personalizar productos, servicios y experiencias de clientes individuales. Así, con el ML, una tienda online puede recomendar productos a los consumidores en función de su historial de compras.
• Reducción de costos. La IA y el ML pueden recortar costos mediante la automatización de tareas, la mejora de la eficiencia y la disminución de errores. Con la predicción de la demanda, las empresas ajustan los niveles de inventario y evitan el sobrestock.

IA y ML en la transformación digital

A pesar de sus diferencias, la IA y el ML comparten un objetivo común: crear sistemas inteligentes, mediante datos y algoritmos, para automatizar tareas complejas. La relación simbiótica entre estas tecnologías permite a las organizaciones mejorar la eficiencia operativa, predecir comportamientos y optimizar procesos en distintas industrias. En un mundo cada vez más digitalizado, aplicar la IA y el ML puede proporcionar una ventaja competitiva para prosperar en el futuro.

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